Integracja z serwerem Atlassian MCP

Do czego służy serwer „Atlassian” MCP?

Serwer Atlassian MCP łączy asystentów AI z popularnymi narzędziami do zarządzania projektami firmy Atlassian — Jira i Confluence. Działa jako pomost między modelami AI a tymi platformami, umożliwiając automatyczne i inteligentne przepływy pracy dla nowoczesnego zarządzania projektami. Udostępniając dane i akcje Jira oraz Confluence w ramach Model Context Protocol (MCP), serwer ten pozwala AI na interakcję z zadaniami, zgłoszeniami, dokumentacją i innymi zasobami projektowymi. Dzięki temu asystenci AI mogą pobierać, aktualizować i zarządzać informacjami projektowymi, automatyzować powtarzalne zadania oraz dostarczać kontekstowe wskazówki — usprawniając pracę programistów i zespołów poprzez głęboką integrację AI z operacjami zarządzania projektami.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani widocznej dokumentacji nie udokumentowano wyraźnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W przeglądzie repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnej listy narzędzi. Do uzyskania pełnej listy konieczna jest analiza kodu, ale nie jest ona dostępna w widocznej dokumentacji ani README.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie zgłoszeniami Jira: Asystenci AI mogą tworzyć, aktualizować i pobierać zgłoszenia Jira, pomagając programistom efektywniej śledzić błędy, zadania i prośby o funkcjonalności.
• Pobieranie wiedzy z Confluence: Pobieranie dokumentacji lub notatek ze spotkań z Confluence, co pozwala AI odpowiadać na pytania lub podsumowywać informacje dla zespołów.
• Automatyczne raportowanie projektów: Generowanie i dostarczanie raportów o stanie projektów poprzez agregację danych z Jira i Confluence dla interesariuszy.
• Automatyzacja zadań: Automatyzowanie powtarzalnych kroków workflow, takich jak przypisywanie zgłoszeń, aktualizacja statusów czy tworzenie szablonów dokumentacji.
• Kontekstowa pomoc: Dostarczanie programistom aktualnego kontekstu z systemów zarządzania projektami, by wspierać zmiany w kodzie, planowanie czy przeglądy.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Atlassian MCP Server, używając poniższego fragmentu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając status serwera MCP w Windsurf.

Claude

1. Wymaganie wstępne: zainstalowany Node.js.
2. Zlokalizuj konfigurację Claude dla serwerów MCP.
3. Dodaj konfigurację Atlassian MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź działanie serwera, sprawdzając interfejs Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest dostępny.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor dla serwerów MCP.
3. Wstaw poniższe:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Zapisz, a następnie zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź sekcję MCP w Cursor dla serwera Atlassian.

Cline

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego dla Cline.
3. Dodaj wpis Atlassian MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"]
    }
  }
}

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź działanie, uruchamiając testowe polecenie MCP.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład zmiennych środowiskowych):

Aby bezpiecznie zarządzać poświadczeniami Atlassian, użyj zmiennych środowiskowych (np. w pliku .env):

ATLASSIAN_API_KEY=twoj_klucz_api
JIRA_DOMAIN=twoja_domena_jira
CONFLUENCE_DOMAIN=twoja_domena_confluence

Przykładowy fragment JSON z użyciem zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "atlassian": {
      "command": "npx",
      "args": ["@phuc-nt/mcp-atlassian-server@latest"],
      "env": {
        "ATLASSIAN_API_KEY": "${ATLASSIAN_API_KEY}",
        "JIRA_DOMAIN": "${JIRA_DOMAIN}",
        "CONFLUENCE_DOMAIN": "${CONFLUENCE_DOMAIN}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{ “MCP-name”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “MCP-name” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itp.) oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

| Obsługuje Roots | ⛔ | Nie wspomniano w dokumentacji |

Na podstawie dostępnej dokumentacji, serwer Atlassian MCP zapewnia podstawową integrację z Jira i Confluence, ale brakuje szczegółowej publicznej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i narzędzi. Obecność licencji MIT, wskazówek konfiguracyjnych i rzeczywistych przypadków użycia to plusy, lecz brak szczegółów dotyczących protokołu MCP i narzędzi ogranicza wyższą ocenę.

Nasza opinia

Ogólnie rzecz biorąc, ten serwer MCP wypada umiarkowanie dobrze pod kątem podstawowej integracji i praktycznych zastosowań, ale skorzystałby na lepszej dokumentacji funkcji MCP, takich jak prompt, zasoby, narzędzia, roots i sampling.

Ocena MCP